多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法、装置及介质，所述方法通过联合优化能量收集链路的能量预编码、信息传输链路的信息预编码和智能超表面的相位来提升网络的吞吐量；并通过联合交替优化、逐次凸逼近和半定松弛让问题从非凸转成凸问题：首先，找到能量预编码的最佳设计；使用交替优化方案来解决该问题；每次使用交替优化时，都使用逐次凸逼近和半正定松弛。本发明专利技术极大的提高了通信系统的吞吐量，充分降低通信系统复杂度，节省硬件资源，具有很大的应用价值。具有很大的应用价值。具有很大的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法、装置及介质


[0001]本专利技术涉及一种多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法、装置、计算机设备及存储介质，属于无线通信


技术介绍

[0002]随着半导体技术和集成电路产业的发展，无线通信电子电路的功耗大大降低，这使得无线传感器网络的射频信号供电成为可能；除了通过环境射频信号提供能量外，还可以主动部署专用功率站实现对传感器的无线能量传输，打破了其他环境能量被动采集的限制，具有良好的可控性；其中信息的无线传输占低功耗传感器节点能耗的大部分，从提高无线传感器节点信息传输能量效率的角度出发，无线供电通信网络已成为学术界的研究热点，然而由于无线链路的衰落特性，无线功率通信网络仍然很难保持连续的信息传输。
[0003]随着最近超材料的进展，智能超表面(RIS)技术可以实现无线通信环境的智能定制，有效提高无线链路质量，RIS通过智能控制大量的无源反射元件，可以对无线信道的信号传播进行编程，RIS辅助无线通信时能够支持6G通信系统的低成本、高能量效率和高信息速率通信。
[0004]由于无线信息传输和无线功率传输的低效率导致下行链路信息用户获得的功率很小，上行链路的可达速率很低导致无线功率通信网络存在数据传输不可靠的问题，引入RIS可以缓解无线功率通信网络的上述缺陷；非正交多址技术与基于时分多址相比，能够在不增加额外资源的情况下，在相同的时间/频率/码资源中服务更多的IU，并且可以使用不同的功率来区分不同的用户。RIS和非正交多址技术同时集成到无线功率通信网络中，可以同时提高无线信息传输和无线功率传输的性能。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法、装置、计算机设备及存储介质，其结合交替优化、逐次凸逼近和半定松弛的来联合优化，极大的提高了通信系统的吞吐量，充分降低通信系统复杂度，节省硬件资源，具有很大的应用价值。
[0006]本专利技术的第一个目的在于提供一种多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法。
[0007]本专利技术的第二个目的在于提供一种多用户无线功率通信网络最大化吞吐量装置。
[0008]本专利技术的第三个目的在于提供一种计算机设备。
[0009]本专利技术的第四个目的在于提供一种存储介质。
[0010]本专利技术的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0011]一种多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法，所述方法包括：
[0012]通过接入点获取能量链路信道，采用奇异值分解技术分解能量链路信道矩阵，得到左酉矩阵、右酉矩阵和对角矩阵；
[0013]根据右酉矩阵的第一奇异向量，设置能量预编码；
[0014]采用交替优化算法，迭代求解最佳信息预编码矩阵、第二相位矩阵和更新能量预
编码矩阵，直到满足吞吐量收敛条件，得到最终的能量预编码矩阵、最佳信息预编码矩阵和第二相位矩阵，所述第二相位矩阵为基于最佳信息预编码矩阵求解得到的矩阵。
[0015]进一步的，所述采用奇异值分解技术分解能量链路信道矩阵，得到左酉矩阵、右酉矩阵和对角矩阵，如下式：
[0016]H
e
＝U
e
Λ
e
V
eH
[0017]其中，矩阵U
e
和V
e
分别为左酉矩阵和右酉矩阵；Λ
e
是一个对角矩阵，对角元素是满足H
e
的奇异值λ1≥λ2≥
…
≥λ
n
＞0。
[0018]进一步的，所述根据右酉矩阵的第一奇异向量，设置能量预编码，如下式：
[0019][0020]其中，G是能量预编码，P0表示功率站的最大发射功率，b1是第一奇异向量，即(H
RA
ΘH
PR
+H
PA
)的最大奇异值λ1的特征向量，表示b1的共轭转置；Θ表示可重构的智能超表面的相位矩阵；H
e
为能量链路信道矩阵，H
e
＝H
RA
ΘH
PR
+H
PA
，H
PR
、H
PA
、H
RA
分别表示功率站到智能超表面的基带等效信道、功率站到接入点的基带等效信道、智能超表面到接入点的基带等效信道。
[0021]进一步的，所述采用交替优化算法，迭代求解最佳信息预编码矩阵、第二相位矩阵和更新能量预编码矩阵，直到满足吞吐量收敛条件，得到最终的能量预编码矩阵、最佳信息预编码矩阵和第二相位矩阵，具体包括：
[0022]开始交替优化算法，设置迭代次数为0；
[0023]求解最佳信息预编码矩阵、第二相位矩阵和更新能量预编码矩阵；
[0024]判断是否满足吞吐量收敛条件；
[0025]若不满足吞吐量收敛条件，令迭代次数加1，继续求解最佳信息预编码矩阵、第二相位矩阵和更新能量预编码矩阵；
[0026]若满足收敛条件，则得到最终的能量预编码矩阵、最佳信息预编码矩阵和第二相位矩阵。
[0027]进一步的，所述求解最佳信息预编码矩阵和更新能量预编码，具体包括：
[0028]基于上一次迭代得到的第一相位矩阵，求解最佳信息预编码矩阵；
[0029]基于最佳信息预编码矩阵，求解第二相位矩阵，令第二相位矩阵作为本次迭代得到的第一相位矩阵，更新能量预编码矩阵。
[0030]进一步的，所述基于上一次迭代得到的第一相位矩阵，求解最佳信息预编码矩阵，具体包括：
[0031]通过使用半正定松弛方法，将优化问题写为：
[0032][0033][0034]C2：Tr(GG
H
)≤P0[0035]C3：θ
i
∈[0，2π)
[0036]C4：SINR
k
→
m
≥SINR
k
，if x(m)≥x(k)
[0037][0038][0039][0040]在问题中，C1约束中的P1表示接入点处的发射功率，C1约束指示接入点处的发射功率P1小于或等于从功率站收集的功率；C2约束中的P0表示功率站的最大发射功率，C2约束指示能量预编码矩阵G的能量小于或等于功率站的最大发射功率P0；C3表示智能超表面的相移约束；C4是SIC解调需要满足的功率约束；C5、C6约束保证了具有最低信号与干扰加噪声比阈值γ
min，k
的第k个用户的服务质量要求；其中，w
k
是信息预编码，是信息预编码，是相位矩阵Θ的变式；是第k个用户的信道；δ是噪声功率；
[0041]对于非凸约束应用逐次凸逼近来求解，引入了辅助变量a
k
和b
k
等效地改写如下：
[0042][0043][0044][0045]根据a
k
和b
k
在可行点的一阶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法，其特征在于，所述方法包括：通过接入点获取能量链路信道，采用奇异值分解技术分解能量链路信道矩阵，得到左酉矩阵、右酉矩阵和对角矩阵；根据右酉矩阵的第一奇异向量，设置能量预编码；采用交替优化算法，迭代求解最佳信息预编码矩阵、第二相位矩阵和更新能量预编码矩阵，直到满足吞吐量收敛条件，得到最终的能量预编码矩阵、最佳信息预编码矩阵和第二相位矩阵，所述第二相位矩阵为基于最佳信息预编码矩阵求解得到的矩阵。2.根据权利要求1所述的多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法，其特征在于，所述采用奇异值分解技术分解能量链路信道矩阵，得到左酉矩阵、右酉矩阵和对角矩阵，如下式：其中，矩阵U
e
和V
e
分别为左酉矩阵和右酉矩阵；Λ
e
是一个对角矩阵，对角元素是满足H
e
的奇异值λ1≥λ2≥
…
≥λ
n
＞0。3.根据权利要求2所述的多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法，其特征在于，所述根据右酉矩阵的第一奇异向量，设置能量预编码，如下式：其中，G是能量预编码，P0表示功率站的最大发射功率，b1是第一奇异向量，即(H
RA
ΘH
PR
+H
PA
)的最大奇异值λ1的特征向量，表示b1的共轭转置；Θ表示可重构的智能超表面的相位矩阵；H
e
为能量链路信道矩阵，H
e
＝H
RA
ΘH
PR
+H
PA
，H
PR
、H
PA
、H
RA
分别表示功率站到智能超表面的基带等效信道、功率站到接入点的基带等效信道、智能超表面到接入点的基带等效信道。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法，其特征在于，所述采用交替优化算法，迭代求解最佳信息预编码矩阵、第二相位矩阵和更新能量预编码矩阵，直到满足吞吐量收敛条件，得到最终的能量预编码矩阵、最佳信息预编码矩阵和第二相位矩阵，具体包括：开始交替优化算法，设置迭代次数为0；求解最佳信息预编码矩阵、第二相位矩阵和更新能量预编码矩阵；判断是否满足吞吐量收敛条件；若不满足吞吐量收敛条件，令迭代次数加1，继续求解最佳信息预编码矩阵、第二相位矩阵和更新能量预编码矩阵；若满足收敛条件，则得到最终的能量预编码矩阵、最佳信息预编码矩阵和第二相位矩阵。5.根据权利要求4所述的多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法，其特征在于，所述求解最佳信息预编码矩阵和更新能量预编码，具体包括：基于上一次迭代得到的第一相位矩阵，求解最佳信息预编码矩阵；基于最佳信息预编码矩阵，求解第二相位矩阵，令第二相位矩阵作为本次迭代得到的第一相位矩阵，更新能量预编码矩阵。6.根据权利要求5所述的多用户无线功率通信网络最大化吞吐量方法，其特征在于，所述基于上一次迭代得到的第一相位矩阵，求解最佳信息预编码矩阵，具体包括：
通过使用半正定松弛方法，将优化问题重写为：s.t.1:C2:Tr(GG
H
)≤P0C3:θ
i
∈[0,2)C4:SINR
k
→
m
≥INR
k
,if(m)≥x(k)C5:C5:C7:Ω
k
≥0在问题中，C1约束中的P...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴春月，柯峰，秦梦娇，杨协宜，温淼文，李东，章秀银，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：